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摘要:
利用数码相机对作物进行快速准确的营养诊断,需要对图像中作物冠层部分与非冠层部分进行有效的分割.该文依据绿色植被和土壤在可见光区域反射光谱的差异,提出了根据数字图像绿色通道和红色通道差值的大小设定阈值对图像进行分割的方法.阈值设定为10~20之间时对水稻冠层图像有较好的分割效果,拔节期和孕穗期获得最佳图像分割效果的阈值分别为10与20.分割后图像中提取的特征参数与SPAD值、叶片含氮量等指标间具有良好的相关关系,其中红光标准化值NRI与两者间的相关系数达到-0.87和-0.65.该方法能准确地分割水稻冠层图像,且简便易行,对绿色植被的图像分割具有普适性,有较高应用价值.
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文献信息
篇名 基于数码相机的水稻冠层图像分割及氮素营养诊断
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 机器视觉 数码相机 图像分割 营养诊断 水稻
年,卷(期) 2012,(17) 所属期刊栏目 农业信息与电气技术
研究方向 页码范围 131-136
页数 6页 分类号 TP391.4|S126
字数 5405字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2012.17.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王德建 中国科学院南京土壤研究所 62 2907 27.0 53.0
2 张刚 中国科学院南京土壤研究所 42 886 15.0 29.0
3 王灿 中国科学院南京土壤研究所 33 518 10.0 22.0
4 王远 中国科学院南京土壤研究所 7 93 3.0 7.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
机器视觉
数码相机
图像分割
营养诊断
水稻
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
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